基于非线性小波与形态学相结合的边缘检测方法

小波分析是图像与信号处理研究领域的一个重要工具,现有的小波分析方法大多集中于对线性小波的研究。智能交通中车型识别的基础是精确获取图像中汽车边缘和汽车特性,而图像中汽车边缘特性多表现为非线性性,采用非线性方法进行研究更为适合。文章在描述了非线性小波变换框架后,提出了一种用数学形态学实现非线性小波分解的方法来获取汽车边缘信息。为了正确识别车型,再进一步用修正后的数学形态学检测算子提取汽车边缘,得到了较为清晰的连续汽车边缘,为以后车型进一步分类提供了条件。经过实验检验该方法具有一定的可行性和稳定性。

形态小波变换及其在图象编码中的应用

提出了一种基于形态学的非线性小波分析方法,并将这种形态小波分析方法应用于图象编码上.与一般的小波分解方法不同的是,该形态小波分解采用非线性方法,分解结果中图象特征更明显,图象编码压缩比更高,解码出的图象更加清晰;同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现,分解运算简单,速度快.